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Enregistrement W4412999878 · doi:10.2196/71578

Impacts of Environmental Distractions and Interruptions on Unsupervised Digital Cognitive Assessments in Older Adults: Cognitive Ecological Momentary Assessment Study

2025· article· en· W4412999878 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew S. Welhaf, Hannah Wilks, Andrew J. Aschenbrenner, Samhita Katteri, John C. Morris, Jason Hassenstab

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésPreprintCognitionPsychologyEcologyComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Unsupervised cognitive assessments are becoming commonly used in studies of aging and neurodegenerative diseases. As assessments are completed in everyday environments and without a proctor, there are concerns about how common distractions may impact performance and whether these distractions may differentially impact those experiencing the earliest symptoms of dementia. Objective: We examined the impact of self-reported interruptions, testing location, and social context during testing on remote cognitive assessments in older adults. Methods: Participants from the Ambulatory Research in Cognition smartphone study were classified as cognitively normal (n=380) or as having very mild dementia (n=37). Participants completed daily tests of processing speed, working memory, and associative memory. At each assessment, participants were asked for their current location and social surroundings, which was used to quantify whether participants were either at home (or not) and by themselves (or not). After each assessment session, participants were asked if they experienced any interruptions. Mixed-effect modeling tested the interactions between location, social context, and clinical status. Additional analyses were conducted by removing sessions where participants reported that they were interrupted at any point during the testing period. Results: Across all participants, momentary effects of environmental distractions were minimal. Specifically, when tests were completed in the presence of others, participants exhibited slightly increased variability in processing speed (P=.04). However, these momentary effects of environmental distractions were dependent upon cognitive status (P=.009). Cognitively normal older adults had better visuospatial working memory performance when they completed tests at home compared to when they completed tests away from home (P=.001). However, older adults with very mild dementia showed no effect of testing location on the same task (P=.36). Conversely, cognitively normal older adults did not differ in their processing speed at either testing location (P=.88). Older adults with very mild dementia were slightly faster when not at home (P=.04). Social context only impacted variability in processing speed for participants with very mild dementia (P=.04). When considering tests completed in the most distracting environments (away from home and in the presence of others), those with very mild dementia showed larger differences only on the visuospatial working memory measure. Additional analyses demonstrated that after removing sessions in which participants self-reported experiencing an interruption (1194/9633, 12.4% of all assessments), these small effects of environmental distractions on cognition remained, but were more apparent in those with very mild dementia. Conclusions: Social context and location of unsupervised remote cognitive testing have small impacts on performance, but these impacts were not consistent across cognitive domains and were mostly limited to participants demonstrating the earliest symptoms of dementia. Remote cognitive testing provides valid and reliable data in older adults, but care should be taken to allow participants to report distractions that may occur during testing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,411 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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